¿Qué es el aprendizaje profundo?
En este blog, hablaré sobre lo que es Aprendizaje profundo que está de moda hoy en día y ha arraigado firmemente en una gran multitud de industrias que están invirtiendo en campos como la Inteligencia Artificial, Big Data y Analytics. Por ejemplo, Google está usando el aprendizaje profundo en sus algoritmos de reconocimiento de voz e imagen, mientras que Netflix y Amazon lo están usando para comprender el comportamiento de sus clientes. De hecho, no lo creerá, pero los investigadores del MIT están tratando de predecir el futuro mediante el aprendizaje profundo.Ahora, imagine cuánto potencial tiene el aprendizaje profundo para revolucionar el mundo y cómo las empresas buscarán el .Antes de hablar de aprendizaje profundo, hay que entender su relación con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. La forma más sencilla de comprender esta relación es mediante el siguiente diagrama:
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higo: ¿Qué es el aprendizaje profundo? Cronología de tecnologías de IA
Aquí, en la imagen, puede ver que el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. Esto implica el hecho de que podemos construir máquinas inteligentes que pueden aprender basándose en el conjunto de datos proporcionados por sí mismos. Además, notará que el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático en el que se utilizan algoritmos de aprendizaje automático similares para entrenar las redes neuronales profundas a fin de lograr una mejor precisión en aquellos casos en los que el primero no estaba funcionando a la altura. FoLos siguientes son los temas que voy a discutir en este tutorial de aprendizaje profundo:
- Inteligencia artificial
- Aprendizaje automático
- Inconvenientes de ML
- ¿Qué es el aprendizaje profundo?
- Aplicación de aprendizaje profundo
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Inteligencia artificial
higo: ¿Qué es el aprendizaje profundo? Inteligencia artificial
El término IA fue acuñado en 1956 por John McCarthy, a quien también se le conoce como el padre de la inteligencia artificial. La idea detrás de la IA es bastante simple pero fascinante, que consiste en crear máquinas inteligentes que puedan tomar decisiones por sí mismas. Puede pensar que es una fantasía científica, pero con respecto a los desarrollos recientes en tecnología y potencia informática, la idea misma parece acercarse más a la realidad día a día.
Aprendizaje automático: un paso hacia la inteligencia artificial
Ahora que está familiarizado con la IA, hablemos brevemente sobre el aprendizaje automático y comprendamos lo que significa cuando decimos que estamos programando máquinas para aprender. Comencemos con una definición muy famosa de Machine Learning:
'Se dice que un programa de computadora aprende de la experiencia E con respecto a alguna tarea T y alguna medida de desempeño P, si su desempeño en T, medido por P, mejora con la experiencia E.' - Tom Mitchell, Universidad Carnegie Mellon
Por lo tanto, si desea que su programa prediga los patrones de tráfico en una intersección concurrida (tarea T), puede ejecutarlo a través de un algoritmo de aprendizaje automático con datos sobre patrones de tráfico pasados (experiencia E). Ahora, la precisión de la predicción (medida de desempeño P) dependerá del hecho de que si el programa ha aprendido con éxito del conjunto de datos o no (experiencia E).
Básicamente, el aprendizaje automático se conoce como un tipo de inteligencia artificial (IA) que proporciona a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente al exponerlas a una gran cantidad de datos. El principio fundamental detrás del aprendizaje automático es aprender de los conjuntos de datos y tratar de minimizar el error o maximizar la probabilidad de que sus predicciones sean ciertas.
Inconvenientes del aprendizaje automático
- Los algoritmos tradicionales de ML no son útiles cuando se trabaja con datos de gran dimensión, que es donde tenemos una gran cantidad de entradas y salidas. Por ejemplo, en el caso del reconocimiento de escritura a mano, tenemos una gran cantidad de entrada donde tendremos diferentes tipos de entradas asociadas con diferentes tipos de escritura.
- El segundo gran desafío es decirle a la computadora cuáles son las características que debe buscar y que jugarán un papel importante en la predicción del resultado, así como para lograr una mayor precisión al hacerlo. Este mismo proceso se conoce como extracción de características .
La alimentación de datos sin procesar al algoritmo rara vez funciona y esta es la razón por la que la extracción de características es una parte fundamental del flujo de trabajo de aprendizaje automático tradicional. Por lo tanto, sin la extracción de características, el desafío para el programador aumenta, ya que la efectividad del algoritmo depende en gran medida de lo perspicaz que sea el programador. Por lo tanto, es muy difícil aplicar estos modelos o algoritmos de Machine Learning a problemas complejos como el reconocimiento de objetos, el reconocimiento de escritura a mano, NLP (Natural Language Processing), etc.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es uno de los únicos métodos mediante los cuales podemos superar los desafíos de la extracción de características. Esto se debe a que los modelos de aprendizaje profundo son capaces de aprender a centrarse en las funciones correctas por sí mismos, lo que requiere poca orientación por parte del programador. Básicamente, el aprendizaje profundo imita la forma en que funciona nuestro cerebro, es decir, aprende de la experiencia. Como saben, nuestro cerebro está formado por miles de millones de neuronas que nos permiten hacer cosas asombrosas. Incluso el cerebro de un niño de un año puede resolver problemas complejos que son muy difíciles de resolver incluso usando supercomputadoras. Por ejemplo:
- Reconocer el rostro de sus padres y también diferentes objetos.
- Discrimina diferentes voces e incluso puede reconocer a una persona en particular en función de su voz.
- Haz inferencias a partir de los gestos faciales de otras personas y muchas más.
De hecho, nuestro cerebro se ha entrenado subconscientemente para hacer tales cosas a lo largo de los años. Ahora viene la pregunta, ¿Cómo el aprendizaje profundo imita la funcionalidad de un cerebro? Bueno, el aprendizaje profundo utiliza el concepto de neuronas artificiales que funcionan de manera similar a las neuronas biológicas presentes en nuestro cerebro. Por tanto, podemos decir que Deep Learning es un subcampo de máquina aprendizaje se ocupa de algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamados redes neuronales artificiales.
Ahora, tomemos un ejemplo para entenderlo. Supongamos que queremos hacer un sistema que pueda reconocer rostros de diferentes personas en una imagen.Si resolvemos esto como un problema típico de aprendizaje automático, definiremos rasgos faciales como ojos, nariz, oídos, etc. y luego, el sistema identificará qué características son más importantes para qué persona por sí solo.
Ahora, el aprendizaje profundo da un paso adelante. El aprendizaje profundo descubre automáticamente las características que son importantes para la clasificación debido a las redes neuronales profundas, mientras que en el caso del aprendizaje automático tuvimos que definir manualmente estas características.
higo: Reconocimiento facial mediante redes profundas
Como se muestra en la imagen de arriba, el Deep Learning funciona de la siguiente manera:
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- En el nivel más bajo, la red se fija en los patrones de contraste local como importantes.
- La siguiente capa puede usar esos patrones de contraste local para fijarse en cosas que se parecen a ojos, narices y bocas.
- Finalmente, la capa superior puede aplicar esos rasgos faciales a las plantillas faciales.
- Una red neuronal profunda es capaz de componer características cada vez más complejas en cada una de sus sucesivas capas.
¿Alguna vez te has preguntado cómo Facebook etiqueta o etiqueta automáticamente a todas las personas presentes en una imagen que subes? Bueno, Facebook usa Deep Learning de manera similar a como se indica en el ejemplo anterior. Ahora, se habrá dado cuenta de la capacidad del aprendizaje profundo y de cómo puede superar al aprendizaje automático en aquellos casos en los que tenemos muy poca idea sobre todas las características que pueden afectar el resultado. Por lo tanto, la red profunda puede superar el inconveniente del aprendizaje automático al extraer inferencias del conjunto de datos que consta de datos de entrada sin el etiquetado adecuado.
¿Qué es el aprendizaje profundo? Aprendizaje profundo simplificado | Edureka
Aplicaciones del aprendizaje profundo
Avanzando en este blog sobre el aprendizaje profundo, veamos algunas de las aplicaciones de la vida real del aprendizaje profundo para comprender sus verdaderos poderes.
Reconocimiento de voz
Todos habréis oído hablar de Siri, el asistente inteligente controlado por voz de Apple. Al igual que otros grandes gigantes, Apple también ha comenzado a invertir en Deep Learning para hacer que sus servicios sean mejores que nunca.
En el área de reconocimiento de voz y asistente inteligente controlado por voz como Siri, se puede desarrollar un modelo acústico más preciso utilizando una red neuronal profunda y actualmente es uno de los campos más activos para la implementación del aprendizaje profundo. En palabras simples, puede construir un sistema que pueda aprender nuevas funciones o adaptarse a usted y, por lo tanto, brindar una mejor asistencia al predecir todas las posibilidades de antemano.
Traducción automática automática
Todos sabemos que Google puede traducir instantáneamente entre 100 lenguajes humanos diferentes, demasiado rápido como por arte de magia. La tecnología detrás Traductor de google se llama Máquina traductora y ha sido un salvador para las personas que no pueden comunicarse entre sí debido a la diferencia en el idioma hablado. Ahora, pensaría que esta función ha estado ahí durante mucho tiempo, entonces, ¿qué hay de nuevo en esto? Déjeme decirle que durante los últimos dos años, con la ayuda del aprendizaje profundo, Google ha reformado totalmente el enfoque de la traducción automática en su Traductor de Google. De hecho, los investigadores de aprendizaje profundo que no saben casi nada sobre traducción de idiomas están presentando soluciones de aprendizaje automático relativamente simples que superan a los mejores sistemas de traducción de idiomas creados por expertos del mundo. La traducción de texto se puede realizar sin ningún procesamiento previo de la secuencia, lo que permite que el algoritmo aprenda las dependencias entre las palabras y su asignación a un nuevo idioma. Para realizar esta traducción se utilizan redes apiladas de grandes redes neuronales recurrentes.
- Traducción visual instantánea
Como saben, el aprendizaje profundo se utiliza para identificar imágenes que tienen letras y dónde están las letras en la escena. Una vez identificados, pueden convertirse en texto, traducirse y recrearse la imagen con el texto traducido. Esto a menudo se llama traducción visual instantánea .
Ahora, imagine una situación en la que haya visitado cualquier otro país cuya lengua materna no conozca. Bueno, no se preocupe, utilizando varias aplicaciones como Google Translate puede seguir adelante y realizar traducciones visuales instantáneas para leer letreros o carteles de compras escritos en otro idioma. Esto ha sido posible solo gracias al Deep Learning.
Nota: Puede continuar y descargar la aplicación Google Translate y ver la increíble traducción visual instantánea usando la imagen de arriba.
Comportamiento: Automóviles autónomos automatizados
Google está tratando de llevar su iniciativa de automóvil autónomo, conocida como WAYMO, a un nivel completamente nuevo de perfección utilizando Deep Learning. Por lo tanto, en lugar de usar algoritmos antiguos codificados a mano, ahora pueden programar un sistema que puede aprender por sí mismos utilizando datos proporcionados por diferentes sensores. El aprendizaje profundo es ahora el mejor enfoque para la mayoría de las tareas de percepción, así como para muchas tareas de control de bajo nivel. Por lo tanto, ahora incluso las personas que no saben conducir o están discapacitadas, pueden seguir adelante y realizar el viaje sin depender de nadie más.
Aquí, solo he mencionado algunos casos de uso famosos de la vida real en los que el Deep Learning se está utilizando ampliamente y muestra resultados prometedores. Hay muchas otras aplicaciones del aprendizaje profundo junto con muchos campos que aún no se han explorado.
Entonces, se trata de aprendizaje profundo en pocas palabras. Estoy seguro de que a estas alturas ya se habrá dado cuenta de la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, así como también de cómo el aprendizaje profundo puede ser muy útil para varias aplicaciones de la vida real. Ahora, en mi próximo blog de esta serie de tutoriales de aprendizaje profundo, profundizaremos en varios conceptos y algoritmos de aprendizaje profundo junto con su aplicación en detalle.
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